Corso di Customer Engagement Analytics

Lezione 1 • Fonti Dati per l'Engagement Analytics

Cataloga le fonti dati di prima, seconda e terza parte rilevanti per l'engagement. Prepara gli studenti a valutare la disponibilità e la qualità dei dati.

Lezione 2 • Definire il Customer Engagement

Stabilisce cosa significa customer engagement attraverso i canali e i touchpoint. Fondamenta il lavoro analitico successivo su una definizione condivisa e precisa.

Lezione 3 • Metriche Fondamentali di Engagement

Introduce i KPI fondamentali utilizzati per misurare la qualità e la quantità dell'engagement. Fornisce il vocabolario di misurazione utilizzato durante tutto il corso.

Lezione 4 • Etica e Fondamenti di Data Governance

Tratta consenso, principi di privacy e uso responsabile dei dati nell'analisi. Assicura che gli studenti applichino standard etici fin dall'inizio di qualsiasi progetto.

Lezione 1 • Metodi di Acquisizione Dati

Tratta i modelli di acquisizione batch, streaming e basati su API per i dati di engagement. Gli studenti selezionano il metodo di acquisizione giusto per ogni tipo di fonte dati.

Lezione 2 • Orchestrazione e Monitoraggio della Pipeline

Insegna la pianificazione, la gestione delle dipendenze e gli avvisi per le pipeline di dati. Gli studenti possono mantenere flussi di dati affidabili che supportano analisi continue.

Lezione 3 • Qualità e Validazione dei Dati

Definisce le dimensioni della qualità dei dati e i metodi per rilevare e risolvere i problemi. Assicura che gli analisti si fidino dei dati prima di trarre conclusioni.

Lezione 4 • Archiviazione e Data Warehousing

Introduce le architetture di data warehouse e data lake per i dati di engagement. Collega le decisioni di archiviazione alle prestazioni delle query e alla flessibilità analitica.

Lezione 1 • Generazione e Test di Ipotesi

Guida gli studenti dalle osservazioni esplorative alle ipotesi verificabili. Li prepara per la sperimentazione controllata trattata nei capitoli successivi.

Lezione 2 • Principi di Visualizzazione dei Dati

Tratta la scelta del grafico, la codifica visiva e lo storytelling con i dati di engagement. Consente agli analisti di comunicare i risultati in modo chiaro a pubblici diversi.

Lezione 3 • Analisi del Funnel

Insegna la costruzione passo-passo del funnel di conversione e la diagnosi degli abbandoni. Collega le intuizioni del funnel a opportunità concrete di miglioramento dell'engagement.

Lezione 4 • Statistica Descrittiva per l'Engagement

Applica misure di tendenza centrale, dispersione e distribuzione alle metriche di engagement. Costruisce l'intuizione statistica necessaria per tutto il lavoro analitico successivo.

Lezione 1 • Segmentazione RFM e Basata sul Valore

Applica l'analisi di recency, frequency e monetary per classificare il valore del cliente. Produce segmenti di alto valore che danno priorità agli sforzi di retention e upsell.

Lezione 2 • Monitoraggio e Aggiornamento dei Segmenti

Stabilisce processi per tracciare la stabilità dei segmenti e aggiornare le definizioni nel tempo. Previene che il decadimento dei segmenti comprometta l'accuratezza del targeting.

Lezione 3 • Sviluppo di Personas dai Segmenti

Traduce i segmenti quantitativi in personas narrative per l'uso interfunzionale. Collega l'output analitico e i team di strategia di marketing o di prodotto.

Lezione 4 • Strategia e Progettazione della Segmentazione

Definisce obiettivi e criteri di segmentazione allineati con gli obiettivi di business. Assicura che i segmenti siano attuabili, misurabili e strategicamente rilevanti.

Lezione 1 • Modellazione della Propensione e della Conversione

Stima la probabilità che un cliente compia un'azione desiderata. Supporta la prioritizzazione delle attività di outreach e personalizzazione.

Lezione 2 • Predizione della Next Best Action

Combina più modelli per raccomandare l'azione di engagement ottimale per cliente. Integra gli output predittivi in sistemi decisionali in tempo reale.

Lezione 3 • Fondamenti della Modellazione Predittiva

Introduce i concetti di apprendimento supervisionato e il flusso di lavoro di modellazione per i risultati di engagement. Stabilisce le basi per tutte le tecniche predittive in questo capitolo.

Lezione 4 • Validazione e Governance del Modello

Tratta il monitoraggio delle performance, i trigger di riaddestramento e gli standard di documentazione del modello. Assicura che i modelli rimangano accurati e verificabili in produzione.

Lezione 1 • Significatività Statistica e Potenza

Spiega i p-value, gli intervalli di confidenza e la potenza statistica nell'analisi degli esperimenti. Previene che falsi positivi e test a bassa potenza inducano in errore le decisioni.

Lezione 2 • Test Multivariato e Sequenziale

Estende i test A/B a variabili multiple e regole di arresto adattive. Abilita programmi di sperimentazione più rapidi e complessi.

Lezione 3 • Governance e Cultura della Sperimentazione

Stabilisce processi per la documentazione, la revisione e l'apprendimento organizzativo degli esperimenti. Scala la sperimentazione da test individuali a un programma sistematico.

Lezione 4 • Metodi Quasi-Sperimentali

Introduce la differenza nelle differenze, la regressione discontinua e i controlli sintetici. Abilita l'inferenza causale quando gli esperimenti randomizzati non sono fattibili.

Lezione 1 • Modellazione dell'Attribuzione

Confronta modelli di attribuzione basati su regole e data-driven per i touchpoint di engagement. Abilita un'accurata assegnazione del credito lungo il customer journey.

Lezione 2 • Integrazione dei Dati Cross-Canale

Unisce i dati di engagement da canali eterogenei in un record cliente unificato. Risolve l'identità attraverso i sistemi per abilitare un'analisi olistica.

Lezione 3 • Mappatura del Customer Journey con i Dati

Ricostruisce i customer journey reali dai dati a livello di evento per identificare attriti e soddisfazione. Collega le intuizioni del journey a miglioramenti mirati dell'engagement.

Lezione 4 • Metriche di Engagement Offline e In-Store

Integra i dati del punto vendita, fedeltà e posizione nel quadro di engagement analytics. Completa il quadro omnicanale per le aziende con presenza fisica.

Lezione 1 • Dashboard e Reportistica per Executive

Progetta dashboard concise e orientate alle decisioni per il pubblico della leadership senior. Assicura che gli insight analitici guidino un'azione strategica tempestiva.

Lezione 2 • Collaborazione Analitica Interfunzionale

Stabilisce flussi di lavoro per condividere insight di engagement con i team di marketing, prodotto e servizio. Massimizza l'impatto organizzativo degli output analitici.

Lezione 3 • Misurazione del ROI dei Programmi di Engagement

Quantifica il ritorno finanziario delle iniziative di engagement utilizzando una misurazione controllata. Giustifica l'investimento in analisi e guida le decisioni di allocazione delle risorse.

Lezione 4 • Costruire una Cultura Data-Driven

Integra il processo decisionale basato sui dati nei processi organizzativi e nel comportamento della leadership. Sostiene il vantaggio competitivo a lungo termine attraverso la capacità analitica.